Theis 谈虚拟细胞：扰动预测不足以支撑复杂算法

Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在访谈中称，现有数据集下的扰动预测不足以支撑复杂算法，真正该做的是用大规模、高精度、多尺度、配准的生物数据预测分子→细胞→组织→器官→生物体的演化。 这是他对虚拟细胞研究路径的判断：与其在现有数据上堆叠复杂算法，不如先解决数据本身的质量与尺度问题。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。